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支持向量机在大气污染预报中的应用研究 总被引:1,自引:1,他引:1
支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术,其非线性回归预测性能优越于传统统计方法。利用前一天该污染物的日均浓度、前一天地面平均风速等7个预报因子建立了基于RBF核函数支持向量回归法的大气污染预报模型,并利用十重交叉验证和网格搜索法寻找模型最优参数。乌鲁木齐大气预报实例表明:支持向量机显示出小样本时预报精度较高和训练速度快的独特优势,为空气质量预报提供一种全新的模式。 相似文献
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基于GPS观测量的InSAR干涉图中对流层改正方法及其论证 总被引:3,自引:0,他引:3
利用一种站间和历元间的双差算法来计算InSAR结果的大气改正量.为了逐像素改正InSAR结果,引入自适应参数的支持向量机(SVM),利用稀疏的GPS站网上所获得的大气改正值回归估计未知像元上的对流层改正值.采用南加州GPS集成网络(SCIGN)数据验证了该方法的可行性. 相似文献
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真实图像和计算机生成图像的鉴别是数字图像盲取证中的一个重要问题。提出了一种真实图像和计算机生成图像的鉴别方法。借用模式识别中的二分类概念,采用图像质量评价量来建立模型,以捕获真实图像和计算机生成图像的统计差异,选用支持向量机作为分类器进行训练和测试。实验结果表明,该方法计算方便、实用性强、可靠性高。 相似文献
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多分类SVM主动学习及其在遥感图像分类中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
针对应用传统分类器和被动学习的方法,难以满足遥感图像处理实际应用的要求这一困境,提出了一种新的基于多分类SVM的主动学习方法,与被动学习的随机选择不同,主动学习是在少量标记类别的初始训练样本集基础上,通过反复迭代主动学习的方式,得到最有利SVM分类器性能的样本为支持向量。研究表明,这种方法直接避免了大量的计算,可有效地减少样本训练时需要标记样本的数目,并取得较为理想的分类效果。 相似文献
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光谱与纹理信息复合的土地利用/覆盖变化动态监测研究 总被引:8,自引:0,他引:8
及时、准确地动态监测地球表面特性对于掌握人类和自然现象之间的关系和相互作用是非常重要的,并为决策的制定奠定基础。传统卫星遥感的土地利用/覆盖变化动态监测方法基本上可分为光谱直接比较法和分类比较法两大类,但两类方法多以光谱信息为基础来提取土地利用变化信息,而忽略纹理等空间信息。本研究中,基于变化向量分析方法,将光谱与纹理两种信息复合计算变化强度,并采用支持向量机法提取变化/非变化信息,通过监督分类确定变化区域内的土地利用/覆盖类型的转移方向,完成土地利用/覆盖动态监测。最后,利用两期TM数据,对海淀区1997—2004年进行土地利用/覆盖变化动态监测,以验证该方法。该方法较分类后比较法在一定程度上减少误差积累,降低了错误类型转化,提取的变化信息总精度达到93.1%,Kappa为0.862,比利用光谱信息双窗口变步长的变化向量分析方法提取出土地利用/覆盖变化信息的精度有一定的提高(总体精度为90.2%,Kappa为0.804)。纹理信息与光谱信息复合,能够更大拉开变化/非变化信息之间的距离,有利于动态变化信息的提取,是该方法能够有效提取变化信息的关键所在。 相似文献
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